ルールベース

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ルールベース機械翻訳:黎明期の挑戦

機械翻訳の始まりは、計算機がまだ広く使われていない時代まで遡ります。言葉を自動で別の言葉に変換するという試みは、当時の人々にとってまさに夢物語のような挑戦でした。そして、その夢を実現するためのはじめの大きな一歩となったのが、規則に基づいた機械翻訳、いわゆる規則翻訳です。 規則翻訳は、人が言葉を理解し、翻訳するのと同じように、計算機にも文法の規則や単語帳を与え、翻訳させようという考え方です。まるで計算機に言葉の専門家のような役割を期待するような、壮大な計画でした。具体的には、まず、元の言葉の文を品詞に分解し、文法の規則に基づいて、訳したい言葉の語順に並べ替えます。次に、単語帳を使って、それぞれの言葉を訳語に置き換えます。こうして、元の言葉の文が、訳したい言葉の文に変換されるのです。 しかし、この方法には大きな壁がありました。人が言葉を扱うときには、文脈や言葉の裏の意味、文化的な背景など、様々な要素を考慮に入れています。しかし、規則翻訳では、これらの要素を十分に扱うことができませんでした。例えば、「風が強い」という文を英語に翻訳する場合を考えてみましょう。単純な規則翻訳では、「wind is strong」という訳文が生成されるかもしれません。しかし、状況によっては、「It's windy」や「The wind is blowing hard」といった表現の方が自然な場合があります。このような文脈に合わせた微妙な表現の違いを、規則だけで表現することは非常に難しいのです。さらに、言葉の例外的な使い方や、新しい言葉の登場などにも対応できず、その壁は想像以上に高いものでした。 このように、規則翻訳は、機械翻訳の初期段階において重要な役割を果たしましたが、その限界も明らかでした。そして、この限界を克服するために、新たな方法が模索されることになります。
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エキスパートシステムとマイシン

人工知能という技術の中で、特定の分野に秀でた人の知識や経験を計算機の仕組みの中に入れ込み、その道の達人のように考え判断を下す仕組み作りが古くから行われてきました。こうした仕組みは、専門家システムと呼ばれ、人の専門家の代わりになること、あるいは専門家の手助けをすることを目指しています。 具体的には、どのように専門家の知恵を計算機に教え込むのでしょうか。それは「もし〜ならば〜」という形の規則をたくさん作り、それらを計算機に覚えさせることで実現します。例えば、医療診断の専門家システムを作る場合、「もし熱があり、咳が出て、喉が痛ければ、風邪の可能性が高い」といった規則を多数用意します。これらの規則は、専門家の経験や知識に基づいて作られます。 そして、実際に診断を行う際には、患者さんの症状を入力します。すると、専門家システムは、入力された症状と、あらかじめ記憶している規則を照らし合わせます。もし入力された症状が、ある規則の「もし〜ならば〜」の「もし」の部分に合致すれば、その規則の「ならば」の部分にある結論を導き出します。例えば、患者さんが熱、咳、喉の痛みを訴えている場合、システムは「風邪の可能性が高い」と診断します。このようにして、専門家システムはまるで専門家のように考え、判断を下すことができるのです。 専門家システムは医療診断だけでなく、お金に関する助言や機械の不具合を見つけるなど、様々な場面で使われています。例えば、金融の専門家システムは、顧客の資産状況や投資目標に基づいて、最適な投資プランを提案することができます。また、工場で使われる機械の故障診断システムは、センサーから得られたデータに基づいて、故障の原因を特定し、修理方法を提案することができます。 専門家システムの研究開発は人工知能研究の黎明期から行われており、現在でも様々なシステムが開発され、実際に活用されています。今後も、様々な分野での応用が期待されています。
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ルールベース機械翻訳:黎明期の技術

計算機械が誕生した頃から、人間は機械に言葉を理解させ、違う言葉に置き換えるという大きな夢を抱いていました。その夢を現実のものとするための最初の挑戦が、規則に基づいた機械翻訳でした。この方法は、まるで人間が辞書と文法書を使って翻訳する手順を、計算機械に教え込んだようなものです。まず、言葉と言葉を対応させるための表を作ります。これは、辞書のように単語とその訳語を一つずつ登録していく作業です。そして、文の構造を説明する規則、つまり文法を計算機械に覚えさせます。 翻訳を始める際には、まず原文を単語に分解します。そして、単語帳に書かれた対応する訳語を探し出し、置き換えます。その後は文法の規則に従って、訳語を並べ替えていきます。例えば、「私は本を読みます」という文を英語に翻訳する場合、「私」は「I」、「本」は「book」、「読む」は「read」に対応させます。さらに英語の文法規則に従い、「I read a book」という順番に並べ替えます。 このように、規則に基づいた機械翻訳は、人間の翻訳作業を一つずつ分解し、計算機械で再現しようと試みました。しかし、この方法はすぐに大きな壁にぶつかりました。言葉は生き物のように複雑で、単純な規則だけでは捉えきれないからです。例えば、「お腹が空いている」を逐語的に訳すと「stomach is empty」となりますが、自然な英語表現では「I'm hungry」と言います。このような比喩や慣用表現、文脈に依存した意味の変化など、規則だけで表現できないものがたくさんあります。そのため、どんなに緻密な規則を作っても、複雑な文章や微妙なニュアンスを正しく翻訳することは難しかったのです。この壁を乗り越えるために、新たな方法が模索されることになります。
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エキスパートシステムとマイシン

ある特定の分野に秀でた専門家の持つ知識や、物事を筋道立てて考える能力を、計算機の仕組みの中で再現しようとする研究が、人工知能の分野で進められています。このような仕組みは、専門家のように問題を解決したり、判断を助けることを目指しており、「専門家の仕組み」と呼ばれています。これは、まるでその道の専門家が計算機の中にいるかのように、的確な助言や解決策を導き出す画期的な方法です。 人が経験や直感から得た知識は、普段は言葉ではっきりと説明されない暗黙知であることが多く、これを計算機で扱うのは容易ではありません。そこで、専門家の仕組みを作るには、まず、専門家がどのような知識や考え方で問題を解決しているのかを詳しく調べ、聞き取り調査などを通して明らかにしていく必要があります。次に、明らかになった知識や考え方を、計算機が理解できる形に整理し直します。これは、例えば「もし~ならば~である」といった規則や、論理的な数式といった形で表現されます。これらの規則や数式を組み合わせたものが、専門家の思考を模倣したプログラムの核となります。 専門家の仕組みは、専門家がいない時や、複雑で判断が難しい状況で特に役立ちます。例えば、病気の診断支援や、金融商品のリスク評価など、様々な分野で活用が期待されています。熟練した専門家の持つ知恵を計算機の中に取り込むことで、より多くの人が専門家の知恵を活用できるようになり、社会全体の効率化や質の向上に貢献すると考えられています。ただし、専門家の仕組みはあくまで人間の思考を模倣したものであり、人間の専門家と全く同じ判断をするとは限りません。また、倫理的な問題や、プログラムの限界についても考慮する必要があります。
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チャットボットと選択型会話

選択型会話とは、人間とコンピューターとの対話方法の一つで、コンピューターがあらかじめ用意した複数の選択肢の中から、利用者が一つを選んで会話を進める方式です。まるで物語の分岐点のように、どの選択肢を選ぶかによって会話の流れが変わっていきます。この方式は、あらかじめ定められた規則に従ってコンピューターが応答を返すため、規則型とも呼ばれています。 この選択型会話には、予期せぬ質問や複雑なやり取りに対応できないという欠点があります。なぜなら、あらかじめ用意された選択肢とシナリオ以外の応答ができないからです。しかし、特定の目的のための簡単な会話を組み立てる場合には、とても役に立ちます。例えば、商品の案内やよくある質問への回答、簡単な手続きの案内など、利用者の目的がはっきりしていて、限られた範囲の中で情報を伝える際に適しています。 選択肢を提示することで、利用者は迷うことなく、必要な情報にたどり着きやすくなります。まるで案内板に従って進むように、スムーズに目的の情報へと導かれるのです。また、企業にとっては、利用者の行動を予測しやすいため、集めた情報を分析してサービス向上に役立てることができます。例えば、どの選択肢が何回選ばれたかなどを調べることで、利用者が何を求めているのかを理解し、サービス内容を改善していくことができます。さらに、選択肢を絞ることで、利用者が誤った操作をする可能性を減らし、目的を達成する確率を高めることもできます。このように、選択型会話は、シンプルながらも効果的なコミュニケーション手段として、様々な場面で活用されています。
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シナリオ:チャットボットの会話設計

近頃は、いろいろな場所で、まるで人と話すように自然な言葉で受け答えをしてくれる、便利な対話式の案内係を見かける機会が増えました。買い物の相談に乗ってくれる案内係や、手続きの方法を教えてくれる案内係など、様々な場面で活躍しています。こうした案内係は、よく「会話ロボット」と呼ばれ、実は、あらかじめ決められた手順書に沿って動いています。この手順書のようなものが「会話の流れ図」であり、会話ロボットを作る上で欠かせないものです。この「会話の流れ図」について、詳しく説明していきます。 会話の流れ図は、会話ロボットがどのように利用者とやり取りするかを、細かく図式化したものです。利用者から投げかけられる様々な言葉に対して、会話ロボットがどのように答え、どのように会話を進めていくか、一つ一つ丁寧に記述されています。まるで演劇の台本のように、会話の流れを事前に全て決めておくことで、利用者にとって自然でスムーズなやり取りを実現できるのです。会話の流れ図を作る際には、利用者がどのような目的で会話ロボットを使うのか、どのような質問をする可能性があるのかを、しっかりと見極める必要があります。例えば、商品の問い合わせをするための会話ロボットであれば、価格や性能、使い方などに関する質問が想定されます。これらの質問に対して、的確な答えを返すように、会話の流れ図を設計しなければなりません。 会話の流れ図は、ただ質問への答えを用意するだけでなく、利用者の感情や状況を考慮することも重要です。例えば、利用者が困っている様子であれば、共感の言葉を添えたり、より丁寧な説明を心がけたりすることで、利用者の満足度を高めることができます。また、会話の流れが行き詰まった場合の対応なども、あらかじめ決めておく必要があります。行き詰まりを避けるために、話題を変えるための質問を用意しておいたり、担当者に繋ぐための手順を組み込んでおくなど、様々な工夫が凝らされています。このように、会話の流れ図は、会話ロボットが様々な状況に柔軟に対応し、利用者にとってより良い体験を提供するために、緻密に設計されているのです。
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専門家の知恵をコンピュータに:エキスパートシステム

知の伝承とは、古くから師匠が弟子へと技術や知識を授ける営みを指します。まるで熟練の職人が長年の経験で培った技を次の世代へと伝えるように、知識や技能は脈々と受け継がれてきました。しかし、この伝承には限界もありました。師匠の教えを受けられる弟子は限られ、その知識は一部の人々に独占される傾向がありました。また、師匠の体調や記憶力といった個人的な要因によって、知識が正確に伝わらなかったり、失われてしまう可能性もありました。 こうした課題を解決するために生まれたのが、専門家の知識を計算機に教え込む構想です。専門家システムと呼ばれるこの仕組みは、特定の分野に精通した人の持つ知識や経験を計算機の中に再現し、まるでその専門家のように判断や助言をできるように設計されています。例えば、病気の診断に役立つ知識を教え込めば、医師のように症状から病気を推測することができます。熟練した職人の技を教え込めば、弟子のように複雑な作業手順を再現することも可能です。 この技術は、これまで一部の専門家に限られていた知恵を誰もが利用できるようにする画期的な方法と言えるでしょう。まるで本棚に並んだ書物のように、計算機の中に整理された知識はいつでも必要な時に取り出すことができます。場所や時間の制約を受けずに誰でも専門家の知恵に触れることができるので、教育や訓練の効率を高める効果も期待できます。さらに、希少な専門知識を後世に残すことも可能になります。この知の伝承の新たな形は、社会全体の進歩に大きく貢献すると考えられています。